High-Volume Hospitals’ Ovarian Cancer Care—Less Individual Approach or Better Treatment Results?
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer (OC) is the eighth most common cancer worldwide and is usually diagnosed in advanced stages. The relationship between treatment in high-volume hospitals (HVHs) and survival in OC has been documented by multiple studies, which showed that superior treatment and survival outcomes are associated with surgical expertise and multidisciplinary resources. To our study, 135 first-time patients treated in the years 2019-2020 in the Department of Oncology of Poznań University of Medical Sciences were enrolled. Th analysis showed a significant dependency between being treated in a HVH from the beginning of one's diagnosis and the scope of the first intervention. Additionally, among patients treated in our centre, a significant portion of patients underwent laparoscopy, and from one year to another the number of laparoscopies performed increased. This may indicate that more patients began to qualify for neoadjuvant treatment. Patients benefit the most from surgery in a centre with more experience in treating ovarian cancer. In the future, we will be able to expand this study by using data from patients treated before 2019 and analysing larger cohorts of patients. This might enable us to update the rates of overall survival (OS), objective response rate (ORR) and progression-free survival (PFS).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».